Тема: Исследования
1914 материалов · страница 27 из 39
- UniME-R1: мультимодальный поиск учится объяснять собственные ошибки
- Учёные представили SmartMage, модель, которая сама выбирает данные для 3D-сцен
- Учёные предложили шесть уровней «экономических моделей мира» для ИИ-агентов
- TutorMoments: тест показал, что ИИ-репетиторы слишком много подсказывают ученикам
- OPD²: новый метод дистилляции улучшил математику Qwen3 на корейском и японском
- NVIDIA Nemotron адаптировали под греческий язык: точность ответов выросла до 66,9%
- Нейросеть распознаёт услышанную речь по МЭГ и объясняет, как это делает
- ИИ Evo спроектировал 16 бактериофагов против устойчивых бактерий
- Ego2Robot: видео от первого лица превратили в 18 561 час данных для обучения роботов
- EffectLearner: система удаляет из видео объект вместе с вызванными им эффектами
- ChronoVision: фреймворк для мультимодальных ИИ научился распознавать порядок событий на видео
- CalibForge: калибровка учебных задач подняла результат ИИ-агента в терминале на 24,71 п.п.
- Бенчмарк DataSpace: лучшие ИИ-агенты решают лишь 66% задач анализа данных
- WorldClaw: агентный ИИ строит открытые 3D-миры по текстовому описанию
- Учёные представили DyPES-VLA, единую модель для управления разными роботами
- RST: рекурсивный синтез сгенерировал 37 484 задачи для обучения ИИ-агентов
- OpenAI впервые раскрыла, как страны мира используют ChatGPT
- OneDayAgent установил рекорд на бенчмарке AgentIF-OneDay для ИИ-агентов
- Новый метод дообучения ИИ вместе со скаффолдами поднял точность на 8,1 п.п.
- ИИ-модели раскрывают авторов анонимных научных статей эффективнее людей
- HelloWorld: видеомодель мира, персонажи которой реагируют на пользователя
- HarnessOpt-Bench: новый бенчмарк оценивает, как модели дорабатывают обвязку ИИ-агентов
- GST-Bench: новый бенчмарк показал, что нейросети сильно уступают людям в пространственном мышлении на видео
- GDPevo: новый бенчмарк оценил самообучение ИИ-агентов на бизнес-задачах
- EnvACE: агентов ИИ научили «репетировать мир» вместо обучения на реальной среде
- DeepMind открыла код WeatherNext, модели, предсказывающей ураганы на сутки раньше
- AgentOPSD: новый метод обучения с подкреплением поднял успех ИИ-агента до 89,1%
- ABSeeker: агент на 4B параметров дотянулся до моделей в разы крупнее
- Закон Гудхарта настиг ИИ-бенчмарки: BIG-bench утёк в GPT-4, а Meta обыграла Chatbot Arena
- Video-DeepResearch обошёл Claude, GPT-5 и Gemini в понимании видео
- Учёные раскрыли физику мультимодального предобучения ИИ
- Учёные предложили перенастроить модели мира: не физика, а обратная связь для ИИ-агентов
- Учёные предложили формат ARA: научные статьи не для людей, а для ИИ
- ToolArtist: модель научили самой решать, рисовать или искать
- Skill-Entropy RL подняла точность моделей Qwen3 на новом бенчмарке Skill²-Bench
- Shopee подняла GMV на пользователя на 1,75% новой моделью рекомендаций
- SA-OPD отсеивает ложные сигналы при дистилляции нейросетей
- OmniPack сокращает вычисления в омни-моделях до 16,7% при 98,0% качества
- MirageBench показал: нейросети выдумывают факты о пользователях
- LLaDA MoE v2 приблизилась к Qwen3, обучившись на 65% токенов предобучения
- Исследование: льстивый ИИ снижает желание мириться, но нравится людям больше
- ContinualSkillBench: агенты учатся в контексте не хуже явных навыков
- AURORA-LM: диффузионная языковая модель обошла аналоги на тестах генерации текста
- Восемь мифов о продуктивности с GenAI в разработке ПО: что показывают исследования
- Учёные выяснили: врачи предпочитают ответы ИИ, которые опасны для пациентов
- Учёные предложили Skill-α, RL-метод генерации навыков для ИИ-агентов
- Учёные: почти половина ИИ-бенчмарков перестала отличать модели
- Tencent представила Hunyuan3D-Buffalo 1.0, единую модель для 3D-генерации и редактирования
- SKT научил ИИ-агентов увереннее применять готовые навыки (skills)
- PCSD: новый метод самодистилляции обходит GRPO при обучении ИИ-агентов